留住核心员工:蓄水池式还是河流式?

人力资源部需明确市场对员工流动的影响,通过优化工作环境、吸引、激励及影响核心员工,调整管理策略,制定留住核心员工的战略。通过招聘、推荐等方式,确保关键人才的稳定。案例分析如UPS公司通过减轻司机负担来留住核心员工,华尔街公司实施计划性的员工流失策略,以及通过社会关系网留住员工。

企业似乎总是缺人,一方面关键员工的流失已经给企业的正常运转带来了非常大的影响,另一方面企业内不合格的员工也给企业带来沉重的负担。人力资源部在激烈竞争的国际环境中究竟怎样才能留住优秀员工,以提高企业整体绩效,帮助企业在竞争中获胜呢?

首先,人力资源部需要明确,从根本上来说,是市场而不是某个公司在决定员工的流动。企业可以完善组织的结构,向员工提供一个与其工作相一致的工作环境。但是,谁也不能预料市场对员工的诱惑力有多大,企业不能把员工藏起来,不能控制员工不被市场中的机会和具有诱惑力的招聘所吸引。如果说以前人力资源部的目标是保证员工的流失率达到最小;那么现在人力资源部的目标一方面是要吸引、激励和留住核心的员工,另一方面要去影响那些要走的、而且知道什么时候可能走的人。

如果把过去人力资源部留住员工的管理方式比喻为维护一个已经建好的蓄水池,那么现在人力资源部就是在管理一条河流,目标不是要阻止水的流动,而是引导它的流向以及流动速度。

因为是市场在决定员工的流动,所以企业的人力资源管理应该顺应市常所谓顺应市场的方式,就是改变企业对员工的认识,以一种更有利于员工长期发展的方式进行管理。有些企业只考虑员工的短期发展;还有的企业以为,只要给员工好的工资、待遇、养老金之类的报酬就可以使员工长久效力;有的企业甚至通过合同的方式硬性地绊住员工想移动的脚。这些都不是科学的做法。

企业应该如何做?人力资源部必须明确,究竟需要留住哪些员工、留多长时间?问题的关键是,不要试着留住所有的员工,而是要确定究竟哪些员工是你想要留住的。在确定了想要留住的员工和留住的期限之后,那么,人力资源部应该制定战略和方案了。这一类员工的需求是什么?如果他们想要离开公司的话,会是什么因素导致的?他们对自己的职业规划如何,或者说企业对他们在一定时期内是如何定位和规划的。

一般来说,企业最需要留住核心员工,包括核心的管理人员、技术人员等直接关系到企业利润和价值创造的人才。

如美国UPS联合包裹运送服务公司,他们认为核心的员工是司机,因为司机是公司业务运转的枢纽。UPS认为司机具有速递业务所需要的重要技能,他们了解路线的特征,他们也主导着与客户的关系。UPS为留住核心员工设计了很多方案,例如为了减轻司机的负担,将装载和卸货的任务交给实习生或者兼职人员去做。

分析师的流失一直是令华尔街头疼的一个问题,在“时间就是金钱”的华尔街,一个分析师的离去,给公司带来的损失是无法估计的。有的公司想出了高招,比如,在一定时间内勒令分析师离开——既然流失是不可避免的,那么,为什么不让他们有计划地“流失”呢?

于是有些公司开始了新的尝试,比如,初级分析师工作满3年,公司就会让他离开,3年之后再回来;有些公司之间达成交换员工的协议,在一定时期内,有计划地让员工都有一个更换工作环境的机会。

留住核心员工的工作,人力资源部应该从招聘开始。一般来说,企业招聘员工的方式主要有以下几种:通过广告向全社会进行招聘、通过员工或他人推荐、招聘应届毕业生、猎头等。那么,究竟哪一种方式占主流呢?我们的初步统计显示,通过推荐方式录用的员工所占的比重是最高的。这种社会关系的纽带既然可以成为招聘员工的主要方式,同时也可以成为留住员工的重要方式。

从行为科学的角度来看,员工可以背叛公司,但是很难背叛他们的社会关系网,如果他们通过社会关系的纽带进入公司的话,在他们做出离职决定时,也必须认真考虑这一因素。

一旦人力资源部知道哪些员工是需要留下、需要留多久的话,人力资源部可以使用一些机制去鼓励他们留下来。关键是通过董事会支持使企业的机制具有相当的诱惑力。同时使新的机制适应各种雇员的需要并适应市场各个层面的需求。

洛克希德公司的报告显示,这个方法取得了广泛的收益。公司避免了裁员,可以继续向有经验的员工投资,保持他们的能力以博取将来的订单,并且拓展了出租员工的经验。

总之,公司间合作发展员工和设计职业路径,确实在挑战传统的人力资源管理——原有的管理策略基于员工是垄断的和私有的资产的假设——但事实上员工属于市常

一个不容置疑的现实是,人力资源部必须挑战自我,放弃旧的思维方式而采取更富有创造力的管理方式,以留住和解雇企业的员工。那些已经实施这些艰难项目的企业管理者无疑走在游戏的前面。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译与烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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